我现在很困惑。我已经训练了我的模型，一切正常；但是当我尝试使用预测方法时，我得到了以下错误：

ValueError: 检查输入时出错：期望dense_1_input的形状为(64,)，但得到的数组形状为(1,)

这让我觉得很奇怪，因为我给出的输入是(64,)，我甚至在命令行界面返回了形状，像这样

    print(type(test_x[0]))    print(test_x[0].shape)

这返回了

<class ‘numpy.ndarray’>
(64,)

在我看来，这应该在使用时有效

print(str(np.argmax(model.predict(test_x[0]))))

谁能指出我做错了什么吗？

完整的错误输出：

File “/home/drbunsen/Downloads/code/neural/random/neuralPlaying.py”, line 115, in
main()
File “/home/drbunsen/Downloads/code/neural/random/neuralPlaying.py”, line 110, in main
print(np.argmax(model.predict(train_x[0])))
File “/home/drbunsen/.local/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py”, line 1441, in predict
x, _, _ = self._standardize_user_data(x)
File “/home/drbunsen/.local/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py”, line 579, in _standardize_user_data
exception_prefix=’input’)
File “/home/drbunsen/.local/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training_utils.py”, line 145, in standardize_input_data
str(data_shape))
ValueError: 检查输入时出错：期望dense_1_input的形状为(64,)，但得到的数组形状为(1,)

回答：

模型期望的输入形状为：(样本数量,特征数量)。

如果你想传递1个样本且每个样本有64个特征，那么输入的形状应该像：(1,64)。
由于你已经用64个特征训练了你的模型，输入总是应该有(N,64)的形状。

如果你传递了一个形状为(64,)的数组，模型会认为它是64个样本，每个样本有1个特征，这与期望的64个特征不兼容。

要解决你的问题，像这样传递输入：

print(str(np.argmax(model.predict(test_x[0].reshape(1,-1))))) # 添加第一维度